update

app/data/prompt_templates/department_base@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,30 @@
+{
+  "department_base": {
+    "name": "部门基础模板",
+    "description": "所有部门通用的审慎分析提示词骨架",
+    "template": "\n部门：{title}\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 角色说明：{description}\n- 行动守则：{instruction}\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 核心特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n【分析步骤】\n1. 判断信息是否充分，如不充分，请说明缺口并优先调用工具 `fetch_data`（仅限 `daily`、`daily_basic`）。\n2. 梳理 2-3 个关键支撑信号与潜在风险，确保基于提供的数据。\n3. 结合量化证据与限制条件，给出操作建议和信心来源，避免主观臆测。\n\n【输出要求】\n仅返回一个 JSON 对象，不要添加额外文本：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 0-1 之间的小数，\n  \"summary\": \"一句话结论\",\n  \"signals\": [\"关键支撑要点\", \"...\"],\n  \"risks\": [\"关键风险要点\", \"...\"]\n}}\n如需说明未完成的数据请求，请在 `risks` 或 `signals` 中明确。\n",
+    "variables": [
+      "title",
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "description",
+      "instruction",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "base"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/department_base@1.2.0.json

@@ -26,6 +26,6 @@
       "label": "structured_v2",
       "notes": "增加信号与风险的结构化字段。"
     },
-    "activate": true
+    "activate": false
   }
 }

app/data/prompt_templates/liquidity_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "liquidity_dept": {
+    "name": "流动性评估部门模板",
+    "description": "衡量成交活跃度与执行成本的提示词",
+    "template": "\n部门：流动性评估部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 评估成交活跃度、交易成本与可执行性。\n- 提醒潜在的流动性风险与仓位限制。\n\n【研究重点】\n1. 当前成交量与历史均值的对比。\n2. 价量限制（涨跌停、停牌等）对执行的影响。\n3. 预估滑点与转手难度。\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 流动性特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请遵循【部门基础模板】的分析步骤，重点描述执行可行性与仓位建议。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "liquidity"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/liquidity_dept@1.1.0.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "liquidity_dept": {
     "name": "流动性评估部门模板",
     "description": "执行容量评估版",
-    "template": "部门：流动性评估部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【流动性结构】\n- 成交分布：\n{features}\n- 市场深度：\n{market_snapshot}\n- 额外观察：\n{supplements}\n\n【评估流程】\n1. 计算日内成交额、换手率与买卖盘差，给出执行难度评级（easy/normal/hard）。\n2. 检查是否存在交易限制（涨跌停、停牌、集合竞价等）。\n3. 给出建议单笔容量与滑点预估范围。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {\n      \"metric\": \"关键指标\",\n      \"value\": \"指标值\",\n      \"execution_grade\": \"easy|normal|hard\"\n    }\n  ],\n  \"risks\": [\n    {\n      \"threat\": \"执行风险\",\n      \"monitor\": \"监控指标\",\n      \"capacity_limit\": \"建议仓位上限\"\n    }\n  ]\n}\n如需额外数据，请在 `risks` 中说明缺口字段。",
+    "template": "部门：流动性评估部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【流动性结构】\n- 数据范围：\n{data_scope}\n- 成交分布：\n{features}\n- 市场深度：\n{market_snapshot}\n- 额外观察：\n{supplements}\n\n【评估流程】\n1. 计算日内成交额、换手率与买卖盘差，给出执行难度评级（easy/normal/hard）。\n2. 检查是否存在交易限制（涨跌停、停牌、集合竞价等）。\n3. 给出建议单笔容量与滑点预估范围。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {{\n      \"metric\": \"关键指标\",\n      \"value\": \"指标值\",\n      \"execution_grade\": \"easy|normal|hard\"\n    }}\n  ],\n  \"risks\": [\n    {{\n      \"threat\": \"执行风险\",\n      \"monitor\": \"监控指标\",\n      \"capacity_limit\": \"建议仓位上限\"\n    }}\n  ]\n}}\n如需额外数据，请在 `risks` 中说明缺口字段。",
     "variables": [
       "ts_code",
       "trade_date",

app/data/prompt_templates/macro_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "macro_dept": {
+    "name": "宏观研究部门模板",
+    "description": "宏观与行业景气度分析提示词",
+    "template": "\n部门：宏观研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 追踪宏观周期、行业景气与相对强弱。\n- 评估宏观事件对该标的的方向性影响。\n\n【研究重点】\n1. 行业相对大盘的表现与热点程度。\n2. 宏观/政策事件对行业或标的的指引。\n3. 需警惕的宏观风险与流动性环境。\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 宏观特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请执行【部门基础模板】的分析步骤，并输出宏观驱动的信号与风险。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "macro"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/macro_dept@1.1.0.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "macro_dept": {
     "name": "宏观研究部门模板",
     "description": "宏观驱动结构化版",
-    "template": "部门：宏观研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【宏观信号板】\n- 宏观指标：\n{features}\n- 行业位置：\n{market_snapshot}\n- 补充材料：\n{supplements}\n\n【分析步骤】\n1. 将宏观指标划分为“增长、价格、流动性”三类，每类给出当前阶段（扩张/收缩/拐点）。\n2. 判断行业与指数的相对强弱，给出驱动因子和持续性判断。\n3. 列出未来 1-2 个重要事件或数据公布，并评估对策略的潜在冲击方向。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {\n      \"driver\": \"宏观驱动项\",\n      \"stage\": \"expansion|contraction|turning\",\n      \"evidence\": \"对应指标\"\n    }\n  ],\n  \"risks\": [\n    {\n      \"event\": \"未来事件\",\n      \"date\": \"预期日期\",\n      \"scenario\": \"正面|负面|不确定\"\n    }\n  ]\n}\n若存在数据缺口，请在 `risks` 中补充并说明所需指标。",
+    "template": "部门：宏观研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【宏观信号板】\n- 数据范围：\n{data_scope}\n- 宏观指标：\n{features}\n- 行业位置：\n{market_snapshot}\n- 补充材料：\n{supplements}\n\n【分析步骤】\n1. 将宏观指标划分为“增长、价格、流动性”三类，每类给出当前阶段（扩张/收缩/拐点）。\n2. 判断行业与指数的相对强弱，给出驱动因子和持续性判断。\n3. 列出未来 1-2 个重要事件或数据公布，并评估对策略的潜在冲击方向。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {{\n      \"driver\": \"宏观驱动项\",\n      \"stage\": \"expansion|contraction|turning\",\n      \"evidence\": \"对应指标\"\n    }}\n  ],\n  \"risks\": [\n    {{\n      \"event\": \"未来事件\",\n      \"date\": \"预期日期\",\n      \"scenario\": \"正面|负面|不确定\"\n    }}\n  ]\n}}\n若存在数据缺口，请在 `risks` 中补充并说明所需指标。",
     "variables": [
       "ts_code",
       "trade_date",

app/data/prompt_templates/momentum_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "momentum_dept": {
+    "name": "动量研究部门模板",
+    "description": "围绕价格与量能动量的决策提示",
+    "template": "\n部门：动量研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 专注价格动量、成交量共振与技术指标背离。\n- 保持纪律，识别趋势延续与反转风险。\n\n【研究重点】\n1. 多时间窗口动量是否同向？\n2. 成交量是否验证价格走势？\n3. 是否出现过热或背离信号？\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 动量特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请沿用【部门基础模板】的分析步骤与输出要求，重点量化趋势动能和量价配合度。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "momentum"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/momentum_dept@1.1.0.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "momentum_dept": {
     "name": "动量研究部门模板",
     "description": "多层级动量评估版本",
-    "template": "部门：动量研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 追踪价格与成交量动量的共振与切换。\n- 识别趋势衰减与阶段性反转信号。\n\n【分层动量视角】\n1. 超短线（1-3 日）动量：\n{features}\n2. 短线（5-10 日）趋势斜率：\n{market_snapshot}\n3. 中线（20+ 日）位置与乖离：\n{data_scope}\n\n【执行指引】\n- 对每个时间层给出强度评级（strong/weak/neutral）。\n- 若评级存在冲突，需在 `risks` 说明优先采信的层级。\n- 必须评估量价背离与成交密集区。\n\n【输出要求】\n仅输出 JSON：\n{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\"层级+观察\", \"...\"],\n  \"risks\": [\"层级+风险\", \"...\"]\n}\n若需进一步数据，请在 `risks` 中注明具体字段。",
+    "template": "部门：动量研究部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 追踪价格与成交量动量的共振与切换。\n- 识别趋势衰减与阶段性反转信号。\n\n【分层动量视角】\n1. 超短线（1-3 日）动量：\n{features}\n2. 短线（5-10 日）趋势斜率：\n{market_snapshot}\n3. 中线（20+ 日）位置与乖离：\n{data_scope}\n\n【执行指引】\n- 对每个时间层给出强度评级（strong/weak/neutral）。\n- 若评级存在冲突，需在 `risks` 说明优先采信的层级。\n- 必须评估量价背离与成交密集区。\n\n【追加数据】\n{supplements}\n\n【输出要求】\n仅输出 JSON：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\"层级+观察\", \"...\"],\n  \"risks\": [\"层级+风险\", \"...\"]\n}}\n若需进一步数据，请在 `risks` 中注明具体字段。",
     "variables": [
       "ts_code",
       "trade_date",

app/data/prompt_templates/news_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "news_dept": {
+    "name": "新闻情绪部门模板",
+    "description": "针对舆情热度与事件影响的提示词",
+    "template": "\n部门：新闻情绪部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 监控舆情热度、事件驱动与短期情绪。\n- 评估新闻对价格波动的正负面影响。\n\n【研究重点】\n1. 新闻情绪是否集中且持续？\n2. 主题与行情是否匹配？\n3. 情绪驱动的风险敞口。\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 舆情特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请遵循【部门基础模板】的分析步骤，突出情绪驱动的力度与时效性。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "news"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/news_dept@1.1.0.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "news_dept": {
     "name": "新闻情绪部门模板",
     "description": "情绪脉冲量化版",
-    "template": "部门：新闻情绪部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【情绪脉冲拆解】\n- 舆情亮点：\n{features}\n- 市场反馈：\n{market_snapshot}\n- 数据补充：\n{supplements}\n\n【分析步骤】\n1. 将新闻分为“正面/负面/中性”并评估强度（0-1）。\n2. 识别是否存在事件驱动催化，给出时间窗口与触发条件。\n3. 检查情绪与价格表现是否一致，如不一致需给出交易策略提示。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {\n      \"headline\": \"事件/主题\",\n      \"sentiment\": \"positive|negative|neutral\",\n      \"intensity\": 小数,\n      \"impact_window\": \"时间窗口\"\n    }\n  ],\n  \"risks\": [\n    {\n      \"threat\": \"潜在风险\",\n      \"monitor\": \"监控指标\",\n      \"mitigation\": \"对冲或等待条件\"\n    }\n  ]\n}\n如需更多数据，请在 `risks` 中新增条目并说明来源。",
+    "template": "部门：新闻情绪部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【情绪脉冲拆解】\n- 舆情亮点：\n{features}\n- 市场反馈：\n{market_snapshot}\n- 数据补充：\n{supplements}\n- 数据范围：\n{data_scope}\n\n【分析步骤】\n1. 将新闻分为“正面/负面/中性”并评估强度（0-1）。\n2. 识别是否存在事件驱动催化，给出时间窗口与触发条件。\n3. 检查情绪与价格表现是否一致，如不一致需给出交易策略提示。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {{\n      \"headline\": \"事件/主题\",\n      \"sentiment\": \"positive|negative|neutral\",\n      \"intensity\": 小数,\n      \"impact_window\": \"时间窗口\"\n    }}\n  ],\n  \"risks\": [\n    {{\n      \"threat\": \"潜在风险\",\n      \"monitor\": \"监控指标\",\n      \"mitigation\": \"对冲或等待条件\"\n    }}\n  ]\n}}\n如需更多数据，请在 `risks` 中新增条目并说明来源。",
     "variables": [
       "ts_code",
       "trade_date",

app/data/prompt_templates/risk_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "risk_dept": {
+    "name": "风险控制部门模板",
+    "description": "识别极端风险与限制条件的提示词",
+    "template": "\n部门：风险控制部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 防范停牌、涨跌停、仓位与合规限制。\n- 必要时对高风险决策行使否决权。\n\n【研究重点】\n1. 交易限制或异常波动情况。\n2. 仓位、集中度或风险指标是否触顶。\n3. 潜在的黑天鹅或执行障碍。\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 风险特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请按照【部门基础模板】的分析步骤，必要时明确阻止交易的理由。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "risk"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/data/prompt_templates/risk_dept@1.1.0.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "risk_dept": {
     "name": "风险控制部门模板",
     "description": "风险矩阵强化版",
-    "template": "部门：风险控制部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【风险总览】\n- 风险指标：\n{features}\n- 市场约束：\n{market_snapshot}\n- 其他观察：\n{supplements}\n\n【动作指引】\n1. 按“市场风险、流动性风险、合规风险”逐项给出评级（low/medium/high）。\n2. 如存在硬性限制（停牌、禁买名单等），需在 `signals` 中明确阻断原因。\n3. 给出减仓或对冲建议，注明建议比例与触发条件。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {\n      \"category\": \"风险类别\",\n      \"level\": \"low|medium|high\",\n      \"detail\": \"情况说明\"\n    }\n  ],\n  \"risks\": [\n    {\n      \"threat\": \"潜在事件\",\n      \"trigger\": \"触发阈值\",\n      \"hedge\": \"建议对冲措施\"\n    }\n  ]\n}\n若需停止交易，请在 `signals` 中输出 `category` 为 `block_trade` 的条目。",
+    "template": "部门：风险控制部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【风险总览】\n- 数据范围：\n{data_scope}\n- 风险指标：\n{features}\n- 市场约束：\n{market_snapshot}\n- 其他观察：\n{supplements}\n\n【动作指引】\n1. 按“市场风险、流动性风险、合规风险”逐项给出评级（low/medium/high）。\n2. 如存在硬性限制（停牌、禁买名单等），需在 `signals` 中明确阻断原因。\n3. 给出减仓或对冲建议，注明建议比例与触发条件。\n\n【输出格式】\n仅输出 JSON：\n{{\n  \"action\": \"BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD\",\n  \"confidence\": 小数,\n  \"summary\": \"一句话\",\n  \"signals\": [\n    {{\n      \"category\": \"风险类别\",\n      \"level\": \"low|medium|high\",\n      \"detail\": \"情况说明\"\n    }}\n  ],\n  \"risks\": [\n    {{\n      \"threat\": \"潜在事件\",\n      \"trigger\": \"触发阈值\",\n      \"hedge\": \"建议对冲措施\"\n    }}\n  ]\n}}\n若需停止交易，请在 `signals` 中输出 `category` 为 `block_trade` 的条目。",
     "variables": [
       "ts_code",
       "trade_date",

app/data/prompt_templates/value_dept@1.0.0.json

@@ -0,0 +1,27 @@
+{
+  "value_dept": {
+    "name": "价值评估部门模板",
+    "description": "衡量估值与盈利质量的提示词",
+    "template": "\n部门：价值评估部门\n股票代码：{ts_code}\n交易日：{trade_date}\n\n【角色定位】\n- 关注估值分位、盈利质量与安全边际。\n- 从中期配置角度评价当前价格的性价比。\n\n【研究重点】\n1. 历史及同业视角的估值位置。\n2. 盈利与分红的可持续性。\n3. 潜在的估值修复催化或压制因素。\n\n【数据边界】\n- 可用字段：\n{data_scope}\n- 估值与质量特征：\n{features}\n- 市场背景：\n{market_snapshot}\n- 追加数据：\n{supplements}\n\n请按照【部门基础模板】的分析步骤输出结论，并明确估值安全边际来源。\n",
+    "variables": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "data_scope",
+      "features",
+      "market_snapshot",
+      "supplements"
+    ],
+    "required_context": [
+      "ts_code",
+      "trade_date",
+      "features",
+      "market_snapshot"
+    ],
+    "metadata": {
+      "category": "department",
+      "preset": "value"
+    },
+    "version": "1.0.0",
+    "activate": true
+  }
+}

app/llm/templates.py

@@ -249,46 +249,27 @@ class TemplateRegistry:
             register_default_templates()
 
 
-# Default template definitions
+DEFAULT_TEMPLATES: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
-DEFAULT_TEMPLATES = {
+
+_FALLBACK_TEMPLATE = (
+    "部门：{title}\n"
+    "股票代码：{ts_code}\n"
+    "交易日：{trade_date}\n\n"
+    "【职责与说明】\n"
+    "- 描述：{description}\n"
+    "- 指令：{instruction}\n\n"
+    "【数据概览】\n"
+    "- 数据范围：{data_scope}\n"
+    "- 核心特征：{features}\n"
+    "- 市场背景：{market_snapshot}\n"
+    "- 追加数据：{supplements}\n"
+)
+
+_INLINE_FALLBACK_TEMPLATES: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
     "department_base": {
-        "name": "部门基础模板",
+        "name": "部门基础模板（Fallback）",
-        "description": "所有部门通用的审慎分析提示词骨架",
+        "description": "提示模板目录缺失时加载的简易版本。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：{title}
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 角色说明：{description}
-- 行动守则：{instruction}
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 核心特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-【分析步骤】
-1. 判断信息是否充分，如不充分，请说明缺口并优先调用工具 `fetch_data`（仅限 `daily`、`daily_basic`）。
-2. 梳理 2-3 个关键支撑信号与潜在风险，确保基于提供的数据。
-3. 结合量化证据与限制条件，给出操作建议和信心来源，避免主观臆测。
-
-【输出要求】
-仅返回一个 JSON 对象，不要添加额外文本：
-{{
-  "action": "BUY|BUY_S|BUY_M|BUY_L|SELL|HOLD",
-  "confidence": 0-1 之间的小数，
-  "summary": "一句话结论",
-  "signals": ["关键支撑要点", "..."],
-  "risks": ["关键风险要点", "..."]
-}}
-如需说明未完成的数据请求，请在 `risks` 或 `signals` 中明确。
-""",
         "variables": [
             "title",
             "ts_code",
@@ -306,40 +287,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "base",
-        },
     },
     "momentum_dept": {
-        "name": "动量研究部门模板",
+        "name": "动量研究部门模板（Fallback）",
-        "description": "围绕价格与量能动量的决策提示",
+        "description": "用于缺省情况下的动量提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：动量研究部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 专注价格动量、成交量共振与技术指标背离。
-- 保持纪律，识别趋势延续与反转风险。
-
-【研究重点】
-1. 多时间窗口动量是否同向？
-2. 成交量是否验证价格走势？
-3. 是否出现过热或背离信号？
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 动量特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请沿用【部门基础模板】的分析步骤与输出要求，重点量化趋势动能和量价配合度。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -354,40 +307,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "momentum",
-        },
     },
     "value_dept": {
-        "name": "价值评估部门模板",
+        "name": "价值评估部门模板（Fallback）",
-        "description": "衡量估值与盈利质量的提示词",
+        "description": "用于缺省情况下的价值提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：价值评估部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 关注估值分位、盈利质量与安全边际。
-- 从中期配置角度评价当前价格的性价比。
-
-【研究重点】
-1. 历史及同业视角的估值位置。
-2. 盈利与分红的可持续性。
-3. 潜在的估值修复催化或压制因素。
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 估值与质量特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请按照【部门基础模板】的分析步骤输出结论，并明确估值安全边际来源。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -402,40 +327,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "value",
-        },
     },
     "news_dept": {
-        "name": "新闻情绪部门模板",
+        "name": "新闻情绪部门模板（Fallback）",
-        "description": "针对舆情热度与事件影响的提示词",
+        "description": "用于缺省情况下的新闻提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：新闻情绪部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 监控舆情热度、事件驱动与短期情绪。
-- 评估新闻对价格波动的正负面影响。
-
-【研究重点】
-1. 新闻情绪是否集中且持续？
-2. 主题与行情是否匹配？
-3. 情绪驱动的风险敞口。
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 舆情特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请遵循【部门基础模板】的分析步骤，突出情绪驱动的力度与时效性。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -450,40 +347,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "news",
-        },
     },
     "liquidity_dept": {
-        "name": "流动性评估部门模板",
+        "name": "流动性评估部门模板（Fallback）",
-        "description": "衡量成交活跃度与执行成本的提示词",
+        "description": "用于缺省情况下的流动性提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：流动性评估部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 评估成交活跃度、交易成本与可执行性。
-- 提醒潜在的流动性风险与仓位限制。
-
-【研究重点】
-1. 当前成交量与历史均值的对比。
-2. 价量限制（涨跌停、停牌等）对执行的影响。
-3. 预估滑点与转手难度。
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 流动性特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请遵循【部门基础模板】的分析步骤，重点描述执行可行性与仓位建议。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -498,40 +367,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "liquidity",
-        },
     },
     "macro_dept": {
-        "name": "宏观研究部门模板",
+        "name": "宏观研究部门模板（Fallback）",
-        "description": "宏观与行业景气度分析提示词",
+        "description": "用于缺省情况下的宏观提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：宏观研究部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 追踪宏观周期、行业景气与相对强弱。
-- 评估宏观事件对该标的的方向性影响。
-
-【研究重点】
-1. 行业相对大盘的表现与热点程度。
-2. 宏观/政策事件对行业或标的的指引。
-3. 需警惕的宏观风险与流动性环境。
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 宏观特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请执行【部门基础模板】的分析步骤，并输出宏观驱动的信号与风险。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -546,40 +387,12 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "macro",
-        },
     },
     "risk_dept": {
-        "name": "风险控制部门模板",
+        "name": "风险控制部门模板（Fallback）",
-        "description": "识别极端风险与限制条件的提示词",
+        "description": "用于缺省情况下的风险提示。",
-        "template": """
+        "template": _FALLBACK_TEMPLATE,
-部门：风险控制部门
-股票代码：{ts_code}
-交易日：{trade_date}
-
-【角色定位】
-- 防范停牌、涨跌停、仓位与合规限制。
-- 必要时对高风险决策行使否决权。
-
-【研究重点】
-1. 交易限制或异常波动情况。
-2. 仓位、集中度或风险指标是否触顶。
-3. 潜在的黑天鹅或执行障碍。
-
-【数据边界】
-- 可用字段：
-{data_scope}
-- 风险特征：
-{features}
-- 市场背景：
-{market_snapshot}
-- 追加数据：
-{supplements}
-
-请按照【部门基础模板】的分析步骤，必要时明确阻止交易的理由。
-""",
         "variables": [
             "ts_code",
             "trade_date",
@@ -594,56 +407,21 @@ DEFAULT_TEMPLATES = {
             "features",
             "market_snapshot",
         ],
-        "metadata": {
+        "metadata": {"source": "inline_fallback"},
-            "category": "department",
-            "preset": "risk",
-        },
     },
 }
 
-
-def register_default_templates() -> None:
-    """Register all default templates from DEFAULT_TEMPLATES."""
-    for template_id, cfg in DEFAULT_TEMPLATES.items():
-        template_config = {
-            "id": template_id,
-            "name": cfg.get("name", template_id),
-            "description": cfg.get("description", ""),
-            "template": cfg.get("template", ""),
-            "variables": cfg.get("variables", []),
-            "max_length": cfg.get("max_length", 4000),
-            "required_context": cfg.get("required_context", []),
-            "validation_rules": cfg.get("validation_rules", [])
-        }
-        try:
-            template = PromptTemplate(**template_config)
-            version_label = str(
-                cfg.get("version") or TemplateRegistry._default_version_label
-            )
-            metadata_raw = cfg.get("metadata")
-            metadata = dict(metadata_raw) if isinstance(metadata_raw, dict) else {}
-            metadata.setdefault("source", "defaults")
-            TemplateRegistry.register(
-                template,
-                version=version_label,
-                metadata=metadata,
-                activate=cfg.get("activate", True),
-            )
-        except ValueError as e:
-            logging.warning(f"Failed to register template {template_id}: {e}")
-
-
-# Auto-register default templates on module import
 EXTERNAL_TEMPLATE_DIR = Path(__file__).resolve().parents[1] / "data" / "prompt_templates"
 
 
-def load_external_template_configs(directory: Path | str = EXTERNAL_TEMPLATE_DIR) -> None:
+def load_external_template_configs(directory: Path | str = EXTERNAL_TEMPLATE_DIR) -> int:
     """Load additional template versions from JSON files in the given directory."""
 
     directory_path = Path(directory)
     if not directory_path.exists() or not directory_path.is_dir():
-        return
+        return 0
 
+    loaded = 0
     for file_path in sorted(directory_path.glob("*.json")):
         try:
             raw_data = file_path.read_text(encoding="utf-8")
@@ -680,13 +458,51 @@ def load_external_template_configs(directory: Path | str = EXTERNAL_TEMPLATE_DIR
 
         try:
             TemplateRegistry.load_from_json(json.dumps(enriched_payload, ensure_ascii=False))
+            loaded += len(enriched_payload)
         except Exception as exc:  # noqa: BLE001
             logging.warning(
                 "注册提示模板配置 %s 失败：%s",
                 file_path,
                 exc,
             )
+    return loaded
+
+
+def _register_inline_fallbacks() -> None:
+    """Register minimal inline templates when file-based templates are unavailable."""
+
+    for template_id, cfg in _INLINE_FALLBACK_TEMPLATES.items():
+        try:
+            template = PromptTemplate(
+                id=template_id,
+                name=cfg.get("name", template_id),
+                description=cfg.get("description", ""),
+                template=cfg.get("template", ""),
+                variables=cfg.get("variables", []),
+                max_length=cfg.get("max_length", 4000),
+                required_context=cfg.get("required_context", []),
+                validation_rules=cfg.get("validation_rules", []),
+            )
+            TemplateRegistry.register(
+                template,
+                version="0.0.1",
+                metadata=cfg.get("metadata"),
+                activate=True,
+            )
+        except ValueError as exc:  # noqa: BLE001
+            logging.warning("Fallback template %s 注册失败：%s", template_id, exc)
+
+
+def register_default_templates() -> None:
+    """Load templates from configuration files, falling back to inline defaults if needed."""
+
+    loaded = load_external_template_configs()
+    if loaded == 0:
+        logging.warning(
+            "未在 %s 中找到提示模板配置，使用内置 fallback。",
+            EXTERNAL_TEMPLATE_DIR,
+        )
+        _register_inline_fallbacks()
 
 
 register_default_templates()
-load_external_template_configs()

tests/test_llm_templates.py

@@ -155,7 +155,6 @@ def test_template_registry():
 def test_default_templates():
     """Test default template registration."""
     TemplateRegistry.clear(reload_defaults=True)
-    from app.llm.templates import DEFAULT_TEMPLATES
 
     # Verify default templates are loaded
     assert len(TemplateRegistry.list()) > 0